活动报名丨《Nature》正刊，强化学习之父Richard Sutton组最新工作

主要观点总结

报告Loss of Plasticity in Deep Continual Learning的内容概述。

关键观点总结

关键观点1: 报告主题与要点介绍

报告详细介绍了深度持续学习中塑性损失的新工作，并指出标准的深度学习方法在持续学习环境中会逐渐失去塑性。

关键观点2: 使用ImageNet和强化学习展示塑性损失

报告通过使用经典的ImageNet数据集和在网络及学习算法中的广泛变化的强化学习问题来展示塑性的损失。

关键观点3: 维持塑性的方法

报告介绍了通过持续向网络注入多样性的算法来无限期地保持塑性，如持续反向传播算法，这是一种反向传播的变体，通过随机重新初始化部分单元来保持网络变异性。

关键观点4: 研究结论与影响

报告得出结论，基于梯度下降的方法不足以维持深度学习系统的持续学习，需要非梯度组件来保持变异性和塑性。此外，报告还讨论了该研究对人工智能基础研究和应用的广泛影响。

关键观点5: 报告嘉宾介绍

报告嘉宾Shibhansh Dohare是阿尔伯塔大学的博士生，他的长期目标是研究大脑运作方式并探究产生思维的计算原理。他致力于揭示深度学习系统的一个基本问题并开发了连续反向传播算法，相关研究已在Nature等杂志发表。

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